分子军团:在NLRP3目标周围覆盖着不可估量的化学空间
Bogdan Zagribelnyy1, Vladimir Aladinskiy2, Nikita Bondarev1
1Insilico Medicine AI Limited, Level 6, Unit 08, Block A, IRENA HQ Building, Masdar City, Abu Dhabi, UAE.
Scientific data
|March 3, 2026
概括
一个新的工作流产生了1亿1000万个潜在的NLRP3抑制剂的大量数据集,显著扩大了用于药物发现和知识产权应用的化学空间探索.
科学领域:
- 药用化学 医学化学
- 计算化学计算化学
- 人工智能在药物发现中的作用
背景情况:
- 探索化学空间对于发现新药至关重要,但受到传统化合物库的限制.
- 鉴定具有治疗潜力的新化学型,如NLRP3抑制剂,仍然是一个重大挑战.
研究的目的:
- 介绍一个新的工作流程,LEGION,用于大规模的化学太空探索和产生潜在的候选药物.
- 创建NLRP3抑制剂分子结构的大数据集,以帮助药物发现工作.
主要方法:
- 使用LEGION (潜伏计数,生成,集成,优化和导航) 工作流程,集成生成AI和人工智能引导的选.
- 基于连接体和结构的设计策略与3D药意识的支架提取和库列表相结合.
- 工作流使用了NLRP3共晶体和Chemistry42平台的结构数据.
主要成果:
- 一个大约110万个潜在的NLRP3抑制剂结构的数据集被生成.
- 超过34,000个独特的支架被确定,可扩展到1230亿个分子结构.
- 生成的数据集证明了在脚手架跳跃和化学空间导航中的有效性.
结论:
- 在LEGION工作流允许前所未有的化学空间的探索药物发现.
- 生成的数据集支持识别用于知识产权应用的多样化,合成可访问的分子.
- 这种方法显著提高了针对特定药物点的新生物活性化合物的发现,如NLRP3.
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